응급실 급성 충수염 환자의 임상경로 개발

박철용,김윤년,최현석,신아미,Park, Cheol-Yong,Kim, Yoon-Nyun,Choi, Hyun-Seok,Shin, A-Mi 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.3

이 논문에서는 응급실 급성 충수염 환자의 치료와 검사 항목에 대한 임상경로를 개발하였다. 임상경로 개발을 위해 먼저 Park과 Kim (2010)에 의해 제시된 처방 선택 방법을 이용하였으며, 그 다음에 이렇게 선택된 처방들을 연관성이 있는 처방끼리 묶어서 그림으로 표시하였다. 구체적으로 사용된 처방 선택 방법은 향상도에 근거하고 있으며 빈도가 높은 처방부터 출발하여 이것과의 향상도가 0.9에 못 미치는 음의 연관성 처방들을 순차적으로 제거하였다. 이렇게 선택된 처방들에 대해 연관성이 있는 처방들을 묶는 방법도 처방 선택 방법과 비슷하다. 구체적으로 선택된 처방 중 빈도가 높은 처방부터 출발하여 순차적으로 이것과의 향상도가 1.1을 넘는 처방들을 연관성 있는 처방으로 고려하여 해당 처방 오른쪽에 표시하였다. 따라서 임상경로 그림에는 제일 왼쪽에는 연관성이 낮은 처방들을 빈도순으로 위에서 아래로 배치하고, 제일 왼쪽에 있는 각 처방의 오른쪽에는 이것과 연관성이 높은 처방들을 왼쪽에서 오른쪽으로 역시 빈도순으로 배치하는 것을 원칙으로 하였다. In this study, we develop clinical pathways for test and medical treatment items of acute appendicitis patients in emergency room. In order to develop the clinical pathways, we first employ the order selection method by Park et al. (2010), and then display the selected orders in such a way that associated orders are tied together. More specifically the order selection method that we employ is based on lift and, starting from the orders with higher frequencies, sequentially removes the negatively associated orders with lift values less than 0.9. The way associated orders are selected and tied together is similar to that of the order selection method. More specifically, starting from the selected orders with higher frequencies, the orders with lift values greater than 1.1 are considered associated and displayed to the right of the corresponding order. Therefore, in the diagram of clinical pathways, the orders at the left hand side, in principle, are not associated with each other and upper orders have higher frequencies, and associated orders are located to the right of corresponding order at the left hand side and more left orders, in principle, have higher frequencies.

척도화 향상도에 근거한 처방 선택

박철용,Park, Cheol-Yong 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.2

이 논문에서는 척도화 향상도에 근거한 처방 선택 방법들을 제안하였다. 이 연구는 Park과 Kim(2010)에 의해 사용된 향상도가 특정 범위에 국한되지 않아 얼마나 커야 (혹은 작아야) 큰 (혹은 작은) 값인지 알기 힘든 문제점을 극복하기 위해 제안되었다. 제안된 첫 번째 척도화 향상도는 향상도를 바로 척도화 시켜 0과 1사이의 값을 취하도록 하였으며, 두 번째 척도화 향상도는 향상도-1을 척도화 시켜 -1과 1사의의 값을 취하도록 하였다. 구체적으로 첫 번째 척도화는 향상도를 척도화만 시킨 형태이고, 두 번째 척도화는 향상도를 중심화와 동시에 척도화 시킨 형태이다. 이 척도화 향상도에 근거한 처방 선택 방법들을 응급실 급성 충수염 환자에 적용하여 향상도에 근거한 처방 선택 결과와 비교하였다. In this study, we propose order selection methods based on scaled lift. This study is proposed to overcome the problem that the lift used by Park and Kim (2010) takes unbounded values and thus it is hard to know how big (or small) lift value is big (or small). The first scaled lift just scales lift, so that it takes values between 0 and 1, and the second scaled lift scales lift-1, so that it takes values between -1 and 1. In other words, the first method scales lift only and the second methods ceters and scales lift. We apply order selection methods based on scaled lift to acute appendicitis patients in emergency room and compare them with the results based on lift.

선형회귀 모형에서 자기공분산 기반 추정

박철용,Park, Cheol-Yong 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.5

이 연구에서는 다중 선형회귀 모형에서 자기공분산에 근거한 회귀 계수의 추정량을 도출하였다. 자기공분산에 근거한 방법은 Park (2009)에 제시된 방법으로 직관적으로 매혹적이지는 않지만, 이것에 근거한 추정량이 회귀 계수의 불편추정량이 된다. 설명변수 벡터가 어떤 정칙조건을 만족한다면, 오차가 자기회귀이동평균 모형을 따르면 만족되는 약한 조건 하에서 이 추정량이 최소제곱 추정량과 점근적으로 동일한 분포를 가지며 또한 회귀 계수에 확률 상 수렴한다는 것을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통해 이 성질들이 소표본에서도 성립하는 것을 보였다. In this study, we derive an estimator based on autocovariance for the regression coefficients vector in the multiple linear regression model. This method is suggested by Park (2009), and although this method does not seem to be intuitively attractive, this estimator is unbiased for the regression coefficients vector. When the vectors of exploratory variables satisfy some regularity conditions, under mild conditions which are satisfied when errors are from autoregressive and moving average models, this estimator has asymptotically the same distribution as the least squares estimator and also converges in probability to the regression coefficients vector. Finally we provide a simulation study that the forementioned theoretical results hold for small sample cases.

호흡곤란 환자에 대한 혈액검사 결과들의 수량화 연구

박철용,Park, Cheol-Yong 한국데이터정보과학회 2011 한국데이터정보과학회지 Vol.22 No.3

Park 등 (2010)은 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자를 대상으로 11개 혈액검사 결과 중 퇴원구간에 속한 결과의 개수를 가지고 입퇴원 결정을 위한 간편한 통계모형을 제안하였다. 그런데 11개 혈액검사의 결과에 대한 중요성을 고려하지 않아 모형의 성능이 떨어질 수 있다는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 수량화 방법에 의해 11개 혈액검사 결과의 중요성을 평가해보고, 이 중요성을 고려한 통계모형을 도출하였다. 그 결과 중요성을 고려한 새로운 모형이 중요성을 고려하지 않은 기존 모형보다 다소 성능이 향상된 것을 발견할 수 있었다. Park et. al (2010) proposed a statistical model for determining the admission or discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea by the number of 11 blood tests belonging to the corresponding discharge intervals. Since this method does not take into consideration the importance of each blood test result, its performance might not be optimally good. In this study, we employ a quantification method to evaluate the importance of those blood test results, and then provide a new statistical mode that takes the importance into consideration. The results show that the performance of this new model is a little better than that of the model by Park et. al (2010).

맹장염 수술에서 임상경로 개발을 위한 처방 선택 방법

박철용,김태윤,Park, Cheol-Yong,Kim, Tae-Yoon 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.1

이 논문에서는 맹장염 수술에서 임상경로 개발을 위한 새로운 처방 선택 방법을 제안하였다. 처방 선택 방법은 연관성 규칙발견에서 흔히 사용되는 향상도에 근거하고 있으며 구체적으로 빈도가 높은 처방부터 출발하여 이것과의 향상도가 1에 못 미치는 음의 연관성 처방들을 순차적으로 제거하는 방법이다. 이 연구에서 관심을 두는 맹장염 수술 처방은 치료와 검사 항목이며, 치료와 검사 항목이 수술 전, 수술 중, 수술 후에 다른 행태를 보이기 때문에 세 가지로 구분하여 처방 선택 방법을 적용하였다. 이 처방 선택의 결과는 단순 빈도순에 의한 처방 선택의 결과와 약간의 차이를 보였다. 구체적으로 치료 항목에서는 1-2개 정도의 처방 선택이 달라졌으며, 검사 항목에서는 5개까지 처방 선택이 달라졌다. In this study, we propose a new order selection method for clinical pathway development in acute appendectomy. This method is based on the lift concept which is popular in association rule discovery and, starting from the orders with more frequencies, sequentially removes the negatively associated orders which have lift values somewhat less than one. The orders in acute appendectomy we consider in this study are test and medical treatment items respectively, and since there are different order patterns before, during, and after operation, three different order selections are made for each. The selection results are somewhat different from those selected only by the order of more frequencies. Specifically, the selection results of two methods are different in 1 or 2 orders for medical treatment items and in maximum 5 orders for test items, respectively.

엑셀 VBA를 이용한 이분형 로지스틱 회귀모형 교육도구 개발

박철용,최현석,Park, Cheolyong,Choi, Hyun Seok 한국데이터정보과학회 2014 한국데이터정보과학회지 Vol.25 No.2

이분형 로지스틱 회귀분석은 양적 혹은 질적 설명변수를 이용해서 이분형 반응변수를 설명하는 하나의 통계적인 기법이다. 이 모형에서는 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수들의 선형결합의 변환(혹은 함수)으로 설명하고자 한다. 이 개념에 대한 이해가 비통계학자들이 이분형 로지스틱 회귀모형을 이해하는데 있어서 넘어야 할 커다란 장벽 중의 하나이다. 이 연구에서는 이분형 로지스틱 회귀모형의 필요성을 엑셀 VBA를 이용하여 설명하는 교육도구를 개발하고자 한다. 반응변수가 1이 될 확률을 설명변수의 선형함수로 모형화 할 때의 문제점과 선형결합에 대한 변환을 통해 이 문제점이 어떻게 해소되는지 보여준다. Binary logistic regression analysis is a statistical technique that explains binary response variable by quantitative or qualitative explanatory variables. In the binary logistic regression model, the probability that the response variable equals, say 1, one of the binary values is to be explained as a transformation of linear combination of explanatory variables. This is one of big barriers that non-statisticians have to overcome in order to understand the model. In this study, an educational tool is developed that explains the need of the binary logistic regression analysis using Excel VBA. More precisely, this tool explains the problems related to modeling the probability of the response variable equal to 1 as a linear combination of explanatory variables and then shows how these problems can be solved through some transformations of the linear combination.

호흡곤란 환자의 입퇴원 결정을 위한 간편 통계모형

박철용,김태윤,권오진,박형섭,Park, Cheol-Yong,Kim, Tae-Yoon,Kwon, O-Jin,Park, Hyoung-Seob 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.2

이 논문에서는 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자를 대상으로 입퇴원 결정을 위한 간편한 통계모형을 제안한다. 이것을 위해 55개 변수 중 임상전문가에 의해 중요하다고 선택된 11개 변수를 설명변수로 이용하였다. 먼저 변환과정으로 11개 연속형 변수 각각에 대해 실제 입원과 퇴원 환자의 커널밀도함수에 의해 퇴원구간을 설정하였다. 다음으로 11개 설명변수 중 퇴원구간에 속한 변수의 개수를 가지고 환자의 퇴원여부를 결정하는 최적 모형을 선택하였다. 입원과 퇴원 환자수의 불균형 때문에 최적 모형의 선택기준으로는 민감도와 특이도의 산술평균과 민감도와 정확률의 조화평균을 이용하였다. 그 결과 11개의 검사결과 중 7개 이상에서 퇴원구간이 나오면 퇴원을 결정하는 것이 최적 모형이 되었다. In this study, we propose a simple statistical model for determining the admission or discharge of 668 patients with a chief complaint of dyspnea. For this, we use 11 explanatory variables which are chosen to be important by clinical experts among 55 variables. As a modification process, we determine the discharge interval of each variable by the kernel density functions of the admitted and discharged patients. We then choose the optimal model for determining the discharge of patients based on the number of explanatory variables belonging to the corresponding discharge intervals. Since the numbers of the admitted and discharged patients are not balanced, we use, as the criteria for selecting the optimal model, the arithmetic mean of sensitivity and specificity and the harmonic mean of sensitivity and precision. The selected optimal model predicts the discharge if 7 or more explanatory variables belong to the corresponding discharge intervals.

Time Series Model Identification in the Frame of Random Walk Model

박철용,김슬기,Park, Jincheol,하정철,김태윤 계명대학교 자연과학연구소 2018 Quantitative Bio-Science Vol.37 No.1

In principle, any stochastic process can be expressed in the frame of the random walk model (RWM) because it equals to the sum of its regular increments (or errors), with its initial value equal to 0. Using this intrinsic versatility of the RWM, we herein demonstrate that the RWM can serve as a useful frame for identifying the underlying time series models. This is done by reparametrization of the RWM based on the “linear dependency of error”. Our approach is applied to various time series models (e.g., stationary processes, trend stationary process (TSP), mixture model, asymmetric difference, fractional Brownian motion and symmetric α-stable self-similar stationary increment process). As an empirical application of our approach, we discuss the well-known RWM vs. TSP controversy over macroeconomic time series.

최적 시계열 모형에 기초한 오존주의보 날짜 예측

박철용,김현일,Park, Cheol-Yong,Kim, Hyun-Il 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.2

이 논문에서는 대구 두 개 동의 시간별 오존농도를 예측하는 모형으로 회귀, 자기회귀누적이동평균, 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 같은 선형모형들을 고려하였다. 평균제곱오차제곱근에 근거하여 보았을 때 한 개 동에서는 자기회귀누적이동평균 모형이 최적의 모형으로 선택되었고, 다른 동에서는 자기회귀누적이동평균 오차를 가지는 회귀 모형이 최적 모형으로 선택되었다. 이 최적의 모형으로부터 나온 잔차들의 변동석 분석을 수행하였는데 이를 통해 120 ppb를 넘는 오존 주의보 날짜를 예측하였다. 2000년에서 2003년까지의 훈련용 자료에 근거하여 보았을 때 잔차값의 경계값으로 35 ppb를 잡았을 때 오존주의보 날짜를 예측하는데 좋은 결과를 보였다. 하나의 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 이틀 중 하루와 나머지 주의보가 발령되지 않은 364일을 모두 정확히 예측하였다. 다른 동에서는 2004년의 오존주의보가 발령된 하루와 주의보가 발령되지 않은 365일을 모두 정확히 예측하였다. In this article, we consider linear models such as regression, ARIMA (autoregressive integrated moving average), and regression+ARIMA (regression with ARIMA errors) for predicting hourly ozone concentration level in two areas of Daegu. Based on RASE(root average squared error), it is shown that the ARIMA is the best model in one area and that the regression+ARIMA model is the best in the other area. We further analyze the residuals from the optimal models, so that we might predict the ozone warning days where at least one of the hourly ozone concentration levels is over 120 ppb. Based on the training data in the years from 2000 to 2003, it is found that 35 ppb is a good cutoff value of residulas for predicting the ozone warning days. In on area of Daegu, our method predicts correctly one of two ozone warning days of 2004 as well as all of the remaining 364 non-warning days. In the other area, our methods predicts correctly all of one ozone warning days and 365 non-warning days of 2004.

페널티 방법을 이용한 주성분분석 연구

박철용,Park, Cheolyong 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.4

이 연구에서는 Lasso 페널티 방법을 이용한 주성분분석 방법을 소개한다. 주성분분석에 Lasso 페널티를 적용하는 방법으로 흔히 사용되는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째 방법은 주성분을 반응변수로 놓고 원 자료행렬을 설명변수로 하는 회귀분석의 회귀계수를 이용하여 최적의 선형결 합 벡터를 구할 때 Lasso 페널티 (일반적으로 elastic net 페널티)를 부과하는 방법이다. 두 번째 방법은 원자료행렬을 비정칙값 분해로 근사하고 남은 잔차행렬에 Lasso 페널티를 부과하여 최적의 선형결합 벡터를 구하는 방법이다. 이 연구에서는 주성분 분석에 Lasso 페널티를 부과하는 이 두 가지 방법들을 자세하게 개관하는데, 이 방법들은 변수 숫자가 표본크기보다 큰 경우에도 적용가능한 장점이 있다. 또한 실제 자료분석에서 R 프로그램을 통해 두 방법을 적용하고 그 결과를 비교한다. 구체적으로 변수 숫자가 표본크기보다 큰 Ahamad (1967)의 crime 자료에 적용한다. In this study, principal component analysis methods using Lasso penalty are introduced. There are two popular methods that apply Lasso penalty to principal component analysis. The first method is to find an optimal vector of linear combination as the regression coefficient vector of regressing for each principal component on the original data matrix with Lasso penalty (elastic net penalty in general). The second method is to find an optimal vector of linear combination by minimizing the residual matrix obtained from approximating the original matrix by the singular value decomposition with Lasso penalty. In this study, we have reviewed two methods of principal components using Lasso penalty in detail, and shown that these methods have an advantage especially in applying to data sets that have more variables than cases. Also, these methods are compared in an application to a real data set using R program. More specifically, these methods are applied to the crime data in Ahamad (1967), which has more variables than cases.